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基于改进YOLOv4的输电线路异物检测算法
被引量：
17
1
作者
唐翔翔
沈薇
+1 位作者
朱明
鲍文霞
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第5期58-63,共6页
针对输电线路异物检测识别精度低的问题,提出基于改进YOLOv4(you only look once的第4个版本)的输电线路异物检测算法.首先,对YOLOv4的特征金字塔池化模块进行改进,以在背景干扰的情况下保留更多目标信息、减少最大池化导致的目标信息丢...
针对输电线路异物检测识别精度低的问题,提出基于改进YOLOv4(you only look once的第4个版本)的输电线路异物检测算法.首先,对YOLOv4的特征金字塔池化模块进行改进,以在背景干扰的情况下保留更多目标信息、减少最大池化导致的目标信息丢失;其次,对原有的BCE(binary cross entropy)损失函数进行优化,得到GBCE(gradient-boosting binary cross entropy)损失函数,以提升算法区分相似目标的能力;最后,在数据集上使用多种算法进行对比实验.实验结果表明:相对于其他3种算法,基于改进YOLOv4的输电线路异物检测算法具有更好的综合性能.
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关键词
输电线路异物检测
目标
检测
特征金字塔池化
损失函数
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职称材料
题名
基于改进YOLOv4的输电线路异物检测算法
被引量：
17
1
作者
唐翔翔
沈薇
朱明
鲍文霞
机构
安徽大学电子信息工程学院
出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第5期58-63,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61672032)
农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心开放课题(AE201903)。
文摘
针对输电线路异物检测识别精度低的问题,提出基于改进YOLOv4(you only look once的第4个版本)的输电线路异物检测算法.首先,对YOLOv4的特征金字塔池化模块进行改进,以在背景干扰的情况下保留更多目标信息、减少最大池化导致的目标信息丢失;其次,对原有的BCE(binary cross entropy)损失函数进行优化,得到GBCE(gradient-boosting binary cross entropy)损失函数,以提升算法区分相似目标的能力;最后,在数据集上使用多种算法进行对比实验.实验结果表明:相对于其他3种算法,基于改进YOLOv4的输电线路异物检测算法具有更好的综合性能.
关键词
输电线路异物检测
目标
检测
特征金字塔池化
损失函数
Keywords
foreign objects detection in transmission lines
object detection
feature pyramid pooling
loss function
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv4的输电线路异物检测算法
唐翔翔
沈薇
朱明
鲍文霞
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
17
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